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徐轶飞, 田晓静, 刘丽霞, 高丹丹, 陈士恩, 李明生, 刘根娣, 刘元林. 多元统计分析在地方猪种肉质评价中的应用[J]. 浙江农业学报, 2018,29(12): 1970-1977.
XU Yifei, TIAN Xiaojing, LIU Lixia, GAO Dandan, CHEN Shi'en, LI Mingsheng, LIU Gendi, LIU Yuanlin. Application of multivariate analysis in evaluation of meat quality for local pig breeds[J]. ACTA AGRICULTURAE ZHEJIANGENSIS, 2018,29(12): 1970-1977.  
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多元统计分析在地方猪种肉质评价中的应用
徐轶飞1, 田晓静2, 刘丽霞2, 高丹丹2, 陈士恩2,*, 李明生2, 刘根娣2, 刘元林2
1.甘肃省食品检验研究院,甘肃 兰州 730030
2.西北民族大学 生命科学与工程学院,甘肃 兰州 730030
*通信作者,陈士恩,E-mail:chshien@163.com

作者简介:徐轶飞(1976—),男,甘肃兰州人,工程师,研究方向为食品安全。E-mail:492822097@qq.com

收稿日期: 2016-12-27
基金资助: 西北民族大学引进人才项目(xbmuyjrc201408); 教育部“长江学者和创新团队发展计划”(IRT13091); 西北民族大学中央高校基本科研业务费专项资金(zyz2012073)
摘要

通过对合作蕨麻猪、青海八眉猪、烟台黑猪和市售大白猪肉品品质相关理化指标与质构指标的检测和多元统计分析,实现不同猪种肉质差异的综合评价。以质地多面剖析测定获得质构指标,以常规成分含量和色度、嫩度和pH检测获得理化指标,分别以理化指标、质构指标、综合指标进行主成分分析、典则判别分析和聚类分析。结果发现,理化指标有利于区分不同种类肉样,综合指标综合更多相关信息可以提高结果区分度或数据点的聚集性,有利于判别相似度较高的肉样,为快速、客观地评价肉品品质提供新的思路。

关键词: 地方猪种; 肉质; 主成分分析; 典则判别分析; 聚类分析; 逐步判别分析
中图分类号:S813.23;TS251.7 文献标志码:A 文章编号:1004-1524(2017)12-1970-08 doi: 10.3969/j.issn.1004-1524.2017.12.03
Application of multivariate analysis in evaluation of meat quality for local pig breeds
XU Yifei1, TIAN Xiaojing2, LIU Lixia2, GAO Dandan2, CHEN Shi'en2,*, LI Mingsheng2, LIU Gendi2, LIU Yuanlin2
1. Gransu Province Food Inspection Institute, Lanzhou 730030, China
2.College of Life Science and Engineering, Northwest Minzu University, Lanzhou 730030, China
Abstract

The differences of meat quality among local pig breeds (Bamei, Juema and Yantai black pigs) and Large White were studied by detection of the physichemical indexes and texture parameters. The texture parameters were acquired by TMS-Pro texture analyzer, and the physichemical indexes were detected according to the national standards. The texture parameters, physichemical indexes and the combination of texture parameters and physichemical indexes, were used as input data to perform the principle component analysis, canonical discriminant analysis and cluster analysis, and optimized by stepwise linear discriminant analysis. The results showed that the physichemical indexes were helpful to distinguish meat quality among different pig breeds, and the combination data set integrated more related information to improve the discrimination results. The results provide a new way for the evaluation of meat quality.

Keyword: local pig breeds; meat quality; principal component analysis; canonical discriminant analysis; cluster analysis; stepwise linear discriminant analysis

自1990年以来, 我国肉类产量一直雄居世界第一, 2015年肉类总产量达8 625万t, 其中猪肉产量为5 487万t。我国肉类生产结构一直维持以生猪生产为主的格局, 虽然从20世纪80年代至今猪肉在我国肉产品结构中所占比重逐渐降低, 猪肉仍然是国民目前的主要消费肉种。但进口猪种因对产肉性状进行过度选择, 导致肌肉品质的严重下降。地方猪种具有适应性强、肉质好等特点, 利用地方猪种杂交改良引进猪种, 可提高引进猪种对环境的适应能力, 改善猪肉风味和肉质性能等[1, 2, 3, 4, 5]。在肉质分析研究中, 多元统计分析在综合多项指标获得综合信息具有重大意义, 现已有较多应用, 如张力等[6]应用主成分分析对猪肌肉组织化学特性进行测定分析, 以探讨各指标之间的内在联系及其规律, 并对不同类型猪种的特性进行评价; 吴金亮等[7]采用主成分分析和聚类分析研究了云南地方猪种肉质的近红外光谱(NIR)指纹; 朱吉等[8]采用系统聚类分析性状相关指标, 以研究其遗传多样性; 刘宏娟等[9]采用相关分析研究了多态性分布与肉质和胴体性状的相关性; 另有报道[10, 11, 12, 13]采用主成分分析和聚类分析对肉质性状进行归类, 以评价肉质; 叶选怡等[14]为综合评价肉质的好坏, 对杂种猪的肉质性状进行了聚类分析, 揭示了各指标间的内在联系。

本研究对合作蕨麻猪、青海八眉猪、烟台黑猪和市售大白猪肉进行质地品质、色泽、营养成分、嫩度和矿物质检测, 采用多元统计分析方法建立定性判别模型, 对比分析不同猪种猪肉品质间的差异, 对地方猪种进行肉质特性的综合分析, 揭示出地方猪种肉质方面的特色, 综合评价地方猪种猪肉品质, 为更好地综合开发和利用地方猪种提供依据。

1 材料与方法
1.1 样品及其预处理

蕨麻猪、八眉猪和烟台黑猪分别采自甘肃省不同地区和青海省互助县, 均为现场屠宰直接采样, 取样部位为背最长肌, 蕨麻猪另取腿肌样品; 市售大白猪背最长肌肉样采自甘肃省兰州市华润万家超市, 样品详细信息见表1。肉样在冷藏条件下运至实验室4℃冷藏待检。

表1 样品信息表 Table 1 Information of the samples
1.2 实验仪器

TMS-Pro型质构仪, 美国FTC公司; HI98140N(哈纳HANNA)微电脑便携式酸度计, 意大利哈纳公司; C-LM3B型数显式肌肉嫩度仪, 中国 Tenovo品牌; CR-10 便携式色差计, 日本柯尼卡美能达公司; Perkin Elmer ICP MASS仪, 美国。

1.3 实验方法

样品经剔除脂肪, 进行理化分析(嫩度、粗蛋白、水分含量、脂肪、灰分、色度、钙、磷、失水率和pH等); 将肉样切成30 mm× 30 mm× 25 mm小块, 进行TPA检测获得质地品质。

1.3.1 嫩度的检测

采用C-LM3B型数显式肌肉嫩度计对肉样进行检测, 重复5 次, 获得嫩度的平均值。

1.3.2 常规营养成分的分析

按照国标的方法测定蛋白质、总灰分、总脂肪和水分的含量[15, 16, 17, 18], 参照李贞子等[19]报道的方法测定失水率。

1.3.3 色度的检测

采用CR-10 便携式色差计对肉样的色度进行检查, 每个样品重复5次, 获得色度的平均值进行后续分析。

1.3.4 矿物质元素的分析

精确称取2.000 0 g样品, 灰化后采用5 mL 1:1硝酸溶解, 并用蒸馏水定容至25 mL, 取滤液采用Perkin Elmer ICP MASS仪进行Ca和P含量的测定。

1.3.5 pH测定

称取10 g绞碎的宰后24 h猪肉样(去筋去脂肪), 置于入250 mL三角瓶中, 加入100 mL蒸馏水, 以150 r· min-1(4 ℃)振荡30 min后过滤, 取滤液用酸度计测定pH, 每个样品重复检测5次, 取其平均值。

1.3.6 质构分析

TPA检测又称两次咀嚼测试, 通过模拟人口腔的咀嚼运动, 对固体、半固体样品进行两次压缩。采用TMS-Pro型质构仪进行TPA测定, 平行10次。测定条件为:圆柱型探头(直径15 mm), 探头上行高度为30 mm, 形变量为60%, 测前、测试、测后的探头速度为30 mm· min-1, 两次检测连续进行[20]。由样品响应的特征曲线获得质地特性参数, 主要包含硬度、内聚性和咀嚼性等参数。

1.4 数据分析

分别以理化指标(常规营养成分、pH、色泽等)、质构指标(硬度、内聚性和咀嚼性等)、综合指标(理化指标+质构指标)作为输入变量, 采用统计分析软件 SAS v8进行主成分分析(Principle component analysis, PCA)、典则判别分析(canonical discriminant analysis, CDA)和聚类分析(Cluster analysis, CA), 以对不同肉样的区分度判定分析效果。对综合参数, 其包含信息量较大, 可能存在部分冗余信息, 拟采用逐步判别分析[Stepwise linear discriminant analysis(step-LDA)]和主成分提取进行参数优选, 以提高综合判别的能力。

2 结果与分析
2.1 理化指标分析

蕨麻猪、八眉猪、烟台黑猪和市售大白猪品质参数见表2。由表2可知, 水分含量除八眉猪和市售大白猪、蕨麻猪两个不同部位差异不显著外, 其他肉样间均显著; 对灰分、失水率, 除八眉猪与蕨麻猪差异不显著, 其他肉样间均显著, 其中市售大白猪失水率显著高于地方猪种; 对脂肪含量, 除烟台黑猪和市售大白猪、蕨麻猪不同部位差异不显著, 其他肉样间差异显著, 这与地方猪种脂肪含量高于引进猪肉相一致; pH除烟台黑猪和八眉猪差异不显著外, 其他猪种肉样间差异显著; 嫩度除烟台黑猪和蕨麻猪差异不显著, 其他猪种肉样间差异均显著, 地方猪种肉嫩度优于引进猪种; 对钙和磷含量, 部分样品差异显著; 对色度, 地方猪种的红值a* 显著高于市售大白猪肉, 使地方猪肉在色泽上更易受到消费者的接受; 粗蛋白含量差异不显著。综上所述, 对于肉类食用品质和感官品质重要指标的脂肪含量、嫩度、pH和色度, 地方猪种均显著优于市售大白猪。

表2 不同品种猪肉品质信息对比表 Table 2 Comparison on pork quality of four varieties pigs
2.2 PCA分析结果

分别以理化指标、质构指标、综合指标作为变量进行PCA和CDA分析, 以前两个主成分得分绘图, PCA结果见图1。如图1-a所示, 以理化指标作为变量时, 第1主成分31.21%, 第2主成分19.64%, 总贡献率达到50.85%, 虽仅为原始数据信息的一半, 但却能将4种不同猪种的肉样初步区分开, 且地方猪种肉样数据点居于图左半部分, 市售大白猪肉样的数据点居于右半部分。对蕨麻猪肉样, 背最长肌和腿肌样品点有部分重叠, 难以实现有效区分。利用理化指标进行分析时, 前两个主成分仅代表了原始数据的一半信息, 其判别结果有待进一步提高。以质构指标输入变量进行PCA分析的结果见图1-b, 由图可知, 第1主成分69.04%, 第2主成分21.53%, 总贡献率达到90.57%, 能很好地反映原始数据信息。4种猪种的肉样基本能区分开, 其中青海八眉猪和市售大白猪肉样品点有部分重叠。对蕨麻猪两个部位的区分效果比以理化指标作为变量进行分析的效果更差, 样品数据点彼此重叠。以综合指标作为变量进行PCA分析的结果如图1-c所示, 第1主成分34.65%, 第2主成分19.75%, 总贡献率达到54.40%, 代表的原始信息比理化指标的略高。此时, 4种猪种的肉样能彼此区分开, 地方猪种肉样数据点居于图下半部分, 市售肉样数据点居于上半部分, 且对蕨麻猪两个部位样品的判别有所改进。从数据点的积聚性和对不同肉样的区分度上看, 综合参数的PCA判别效果较佳。

2.3 CDA分析结果

分别以理化指标、质构指标、综合指标作为变量进行CDA分析, 以前两个成分得分绘图, 结果见图2。以理化指标作为变量时其结果见图2-a, 第1成分78.24%, 第2成分为12.73%, 共解释了90.97%的原始变量。4个猪种的5个样品基本能彼此区分, 整体正确识别率达到100%; 且地方猪种肉样数据点居于图中左半部分, 市售大白猪肉样数据点居于右半部分。以质构指标作为变量时其结果见图2-b第1成分57.01%, 第2成分为37.77%, 共解释了94.79%的原始变量。4个猪种能彼此区分, 但是蕨麻猪两个部位肉样有部分重叠, 共有4个样品被误判, 正确识别率达到92.73%。以综合参数作为变量时其结果见图2-c, 第1成分64.28%, 第2成分为21.07%, 共解释了85.35%的原始变量, 能很好地反映原始数据信息。除八眉猪和青海黑猪数据点有部分重叠外(3个样品被误判, 整体正确识别率达到95.48%), 其他各组样品点间彼此区分, 并实现了不同部位蕨麻猪的有效区分。从数据点的积聚性上看, 综合参数的判别效果较佳; 从对不同肉样的区分度上看, 理化指标进行CDA分析的结果较佳。

图1 地方猪种肉与市售猪肉的主成分分析结果
a, 理化指标; b, 质构指标; c, 综合指标Fig.1 PCA results for local pig breeds and Large White pig
a, Physical and chemical indicators; b, Textural parameters; c, Comprehensive indicators

图1 地方猪种肉与市售猪肉的判别分析结果
a, 理化指标; b, 质构指标; c, 综合指标Fig.1 CDA results for local pig breeds and Large White pig
a, Physical and chemical indicators; b, Textural parameters; c, Comprehensive indicators

对4个猪种肉样, 以理化指标、质构指标、综合指标(理化指标+质构指标)作为变量进行PCA和CDA分析时, 除个别数据点重叠外, 主成分分析和判别基本能将实现不同猪种的区分, 且CDA结果图中可见数据点的聚集性和对不同组样品的区分度均优于PCA分析; 对蕨麻猪两个部位的判别中, 只有以理化指标和综合指标进行CDA分析时才能实现有效区分。

2.4 聚类分析结果

以上述理化指标的12个参数为输入变量, 采用SAS v8进行聚类分析, 结果如图3所示。由图3可知, 当距离D=5.101时, 4个种猪的样品聚集成两大类, 第一类为地方猪种, 包含蕨麻猪、八眉猪和烟台黑猪; 第二类为市售大白猪肉样品, 可见地方猪种和市售引进猪种肉质存在的差异可以由聚类分析判别。对聚类分析的第一类地方猪肉样, 当距离D=4.184时, 三类不同地方猪肉样分别聚类, 不同猪种肉样可实现区分。

图3 地方猪种肉与市售猪肉的聚类分析结果Fig.3 CA results for local pig breeds and Large White pig

2.5 综合参数优选

PCA分析结果中, 随信息的融合, 数据点的聚集度得到改善, 但区分效果仍不理想。CDA分析结果中, 以理化指标进行分析时实现了不同样品的区分, 但是数据点聚集性有待提高; 以质构指标进行分析区分效果较差; 以综合指标分析的聚集度和区分度都有所改善, 但是仍有数据点重叠, 需进一步进行优化。采用逐步判别分析step-LDA分析和主成分提取对综合参数进行优选, 以提高正确判别率。逐步判别分析时, 以低于显著水平0.15选入参数, 高于显著水平0.15剔除参数进行优选, 水分含量、灰分、脂肪含量、磷含量、pH、失水率、L* 、黏附性、硬度、内聚性和弹性11个参数被选入, 并以此为变量进行CDA分析, 其结果见表3和图4, 被误判的样品降低至1个; 相对于图2-c, 优选后对八眉猪和烟台黑猪的区分效果有所提高。选取主成分分析累积贡献率达到99.33%的前15个主成分作为输入变量进行CDA分析, 结果如下, 误判率相对于综合参数得到提高, 但不如step-LDA分析效果好。

图4 逐步判别分析优选参数的CDA结果Fig.4 CDA results for local pig breeds and Large White pig using parameters optimized by step-LDA

表3 不同参数进行判别结果对比分析表 Table 3 Comparision of the discrimination results using different parameters
3 讨论

主成分分析在多参数分析时, 可以实现特征参数之间的内在联系及其规律、多维数据降维、不同参数权重的比较。本研究对比分析以理化指标、质构指标、综合指标进行主成分分析对肉质品质综合判别的效果, 主成分分析结果以综合指标的为较佳, 优于理化指标和质构指标分别进行分析, 基本实现了不同猪种的区分, 这个与之前报道[7, 8]的结果一致。以典则判别分析对不同猪种理化指标、质构指标、综合指标分析、step-LDA分析对综合指标进行优选参数时, 以综合指标进行分析时, 数据点的聚集度较佳, 判别结果中同种猪肉质差异弱化; 以理化指标进行分析时, 不同猪种肉质间差异突出, 有效区分不同猪种猪肉; 以step-LDA分析优选综合指标进行判别时, 判别结果得到改善。

各猪种遗传性状的差异导致其体型、行为、生产性能和肉质品质等方面存在诸多差异, 现已有较多研究利用系统聚类法分析性状相关指标来研究物种遗传多样性, 实现对表征肉质形状各变量的分类[10, 11]。本研究以理化指标、质构指标、综合指标为变量, 综合判别不同猪种肉质差异, 这与以光谱信息[7]、性状参数[8]、感官特点、蛋白质含量、剪切力和烹饪损失[13]等参数实现不同品种的评价的研究结果相一致。

本研究对比分析以理化指标、质构指标、综合指标进行主成分分析和典则判别分析对肉质品质综合判别的效果, 质构指标结合传统的理化分析综合更多信息可以实现不同猪种甚至不同部位肉品品质的判别, 为今后快速、客观的评价地方猪种肉质提供新的方法, 后期应进一步扩大参数和样本范围, 建立对不同猪种肉质判别和预测的模型。

(责任编辑 卢福庄)

The authors have declared that no competing interests exist.

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